البيانات غير المهيكلة هي النوع الأكثر شيوعًا في عالم البيانات الضخمة اليوم. يوجد الكثير من المعلومات المفيدة في هذا النوع من مخازن البيانات التي يمكن استخدامها للمساعدة في اتخاذ قرارات العمل. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي لإنشاء حلول برمجية جديدة تقوم بتصفية كميات هائلة من البيانات بحثًا عن رؤى تجارية مفيدة.
معظم المعلومات التي تم إنشاؤها وجمعها من قبل الشركات غير منظمة ، ويتوسع حجمها بسرعة. في هذه المقالة ، سوف نحدد البيانات غير المهيكلة ، ونناقش أنواعها المختلفة ، ونناقش استخداماتها في مختلف المجالات.
ما هي البيانات غير المهيكلة؟
البيانات غير المهيكلة معقدة بالنسبة لبرنامج الكمبيوتر لاستخدامها لأنها تفتقر إلى إطار عمل واضح. لا يتوافق مع نموذج البيانات ولا يحتوي على هيكل للتعرف عليه. تتكون معظم هذه الأنواع من البيانات من نصوص ، ولكنها قد تتضمن أيضًا أنواعًا أخرى من المعلومات مثل التواريخ والأرقام والحقائق.
فيما يلي قائمة بخصائص البيانات:
- البيانات غير منظمة ولا تتبع نموذج البيانات.
- لا تحتوي البيانات على هيكل محدد بوضوح.
- البيانات لا تتبع تنسيقًا أو ترتيبًا معينًا.
- يؤدي عدم وجود بنية يمكن التعرف عليها إلى صعوبة استخدام برامج الكمبيوتر.
- لا يمكن الاحتفاظ بالبيانات في صفوف وأعمدة كما هو الحال في قواعد البيانات.
إنه يتوسع بسرعة بسبب زيادة عدد الأشخاص الذين يستخدمون الخدمات والتطبيقات الرقمية. تعد البيانات المنظمة أمرًا بالغ الأهمية ، ولكن إذا تم تقييم البيانات غير المهيكلة بشكل صحيح ، فقد تكون أكثر فائدة للشركات. يمكن أن يقدم مجموعة متنوعة من الأفكار التي لا يمكن للأرقام والإحصاءات نقلها. دعنا نستكشف بعض الأمثلة على أنواعها.
أنواع البيانات غير المهيكلة
تتضمن البيانات غير المهيكلة تنسيقات ومصادر مختلفة ، مثل الأوراق القانونية والصوت والمحادثات والفيديو والصور والنصوص على موقع ويب وغيرها الكثير. ستجد أدناه بعض الأمثلة لبعض الأنواع الأكثر شيوعًا منها.
-
رسائل البريد الإلكتروني
هناك الكثير من البيانات غير المهيكلة التي يتم إنتاجها يوميًا من خلال العديد من رسائل البريد الإلكتروني التي نرسلها ، ولا يمكن لأدوات التحليل التقليدية تحليلها. ومع ذلك ، فإن البيانات الوصفية للبريد الإلكتروني توفر لها بعض البنية ، وقد تسترد خوارزميات تحليل نص معينة معلومات مهمة من آلاف رسائل البريد الإلكتروني في غضون ثوانٍ.
-
وسائل التواصل الاجتماعي
البيانات التي يتم جمعها من منصات التواصل الاجتماعي غير منظمة. ولكن مثل رسائل البريد الإلكتروني ، يمكن إعدادها بطرق محددة. ومن الأمثلة الممتازة على ذلك علامات التصنيف.
يمكن للمستخدمين استخدام علامات التصنيف للعثور على الموضوعات التي تهمهم. ومع ذلك ، فإن رسائل الوسوم غير منظمة.
-
استجابات المسح
غالبًا ما تتميز أبحاث السوق ومشاركة الموظفين واستبيانات تجربة العملاء بخيارات متعددة وأسئلة مفتوحة. تتطلب هذه الأسئلة إجابات نصية غير منظمة.
-
المنشورات
يتم نشر البيانات غير المهيكلة بأشكال عديدة عن طريق المنشورات والأدلة والبوابات. تتضمن أمثلة المحتوى المقالات الإخبارية وإعلانات الوظائف ومراجعات الأفلام وقوائم العقارات ومراجعات المطاعم وقواعد بيانات السير الذاتية وطلبات تقديم العروض وما إلى ذلك. يتم تضمين البيانات في النص أو الصور في كل منها.
-
بيانات الاتصالات
في هذه الأيام ، هناك العديد من الطرق لإجراء محادثات هادفة مع الآخرين ، على الصعيدين المهني والشخصي. تخيل شركة ينخرط موظفوها بشكل متكرر في محادثات مع العملاء والموردين عبر قنوات مختلفة ، مما ينتج عنه بيانات صوتية وصورة ونصية غير منظمة.
-
ملفات الوسائط المتعددة
لا تزال ملفات الوسائط المتعددة غير منظمة نظرًا لأننا غير متأكدين مما تمثله الصورة أو الموسيقى أو الفيديو بالفعل ، على الرغم من أنه قد يتم تصنيفها بالعناوين أو الموضوعات وحفظها في قواعد البيانات مثل MP3 و JPG و PNG و GIF وما إلى ذلك.
-
وثائق
غالبًا ما تتم كتابة التقييمات والأوراق القانونية وعروض الشرائح للشركات يدويًا أو نشرها على الإنترنت أو حفظها كملفات PDF. قد تتضمن هذه الملفات أيضًا جداول بيانات أو صورًا أو ملفات XML. حتى أثناء كتابة الملفات النصية بطريقة قياسية ، لا يتم ترتيب البيانات بطريقة تجعل من الممكن إجراء التحليل بدون تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
-
صفحات الانترنت
يتم إنتاج البيانات غير المنظمة بمعدل أسي عبر الإنترنت الكبير. يمكن العثور على النصوص والصور والصوت والفيديو وأنواع أخرى من المواد على صفحات الويب.
استخدامات البيانات غير المهيكلة
البيانات غير المهيكلة غير متوافقة بطبيعتها مع برامج معالجة المعاملات ؛ التحليلات و BI هي الاستخدامات الرئيسية لها.
يقوم تجار التجزئة والمصنعون بتحليل أنواع البيانات هذه وغيرها من الشركات لتحسين تجربة العملاء وتمكين الإعلانات الفعالة. بالإضافة إلى ذلك ، يقومون بتحليل ملاحظات العملاء لمعرفة ما يشعرون به تجاه منتجات الشركة وخدماتها وعلاماتها التجارية من خلال عدسة تحليل المشاعر.
إحدى حالات الاستخدام الناشئة للتحليلات ذات البيانات غير المنظمة هي الصيانة التنبؤية. على سبيل المثال ، يمكن للمنتجين فحص بيانات أجهزة الاستشعار لاكتشاف مشاكل المعدات في أنظمة الإنتاج أو المنتجات النهائية في الميدان.
يكشف تحليل بيانات سجل نظام تكنولوجيا المعلومات عن اتجاهات الاستخدام ، وقيود السعة ، وأسباب مشكلات التطبيق ، وأعطال النظام ، واختناقات الأداء. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام مجموعات البيانات الضخمة غير المهيكلة في الأغراض التالية:
- فحص الرسائل للامتثال للوائح.
- مراقبة وتقييم تفاعلات العملاء وتعليقاتهم على وسائل التواصل الاجتماعي.
- الحصول على معلومات جديرة بالثقة حول تفضيلات العميل العامة وسلوكه.
تحديات البيانات غير المنظمة
إن توفر البيانات غير المنظمة وتطبيقها من أجل الاحتياجات التحليلية والتنظيمية واحتياجات صنع القرار يدفعان إلى البحث عن هذه البيانات وفحصها بعناية. فيما يلي بعض التحديات التي يمكن أن تظهر أثناء العمل مع البيانات غير المهيكلة:
- انتظار طويل للبيانات الجديدة والمتغيرة: يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لتحليل أنظمة ملفات التخزين بالكامل ومعالجة التغييرات اليومية على أحجام كبيرة تصل إلى مئات الملايين أو حتى المليارات من الملفات غير المهيكلة.
- من الصعب العثور على بيانات عالية الجودة: عندما يتعلق الأمر بالجودة ، يمكن أن تكون البيانات غير المنظمة غير متسقة إلى حد كبير. نظرًا لصعوبة التحقق من البيانات وبالتالي عدم صحتها دائمًا ، هناك نقص في الاتساق في الجودة.
- إدارة البيانات صعبة: هذه البيانات في شكلها الأولي ولم يتم تنظيمها بأي شكل من الأشكال. يمكن أن يكون العثور على بيانات موثوقة أمرًا صعبًا. بالإضافة إلى ذلك ، يعد العثور على البيانات ذات الصلة والفهرسة من المهام المعقدة.
- التخزين غير الكافي: تدفع قيود النسخ الاحتياطي القديمة الشركات إلى إنشاء نسخ مكلفة “ترفق” البيانات بموفر تخزين واحد وعلامة تجارية واحدة.
- البيانات التي يتعذر الوصول إليها: لا يمكن لبرنامج النسخ الاحتياطي غير القابل للتطوير نقل البيانات الهامة بسرعة وأمان بين وحدات التخزين. هذا يجعل ترحيل البيانات من التخزين القديم إلى التخزين الجديد أمرًا صعبًا.
استنتاج
يمكن أن تظهر البيانات غير المنظمة بشكل ساحق بسبب عدم تنظيمها وكمية كبيرة من المعلومات. ومع ذلك ، يمكن التعامل معها ببساطة ، ويمكن الحصول على مجموعة متنوعة من البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تعرف على منافسيك وعملائك بشكل أفضل. تولي مسؤولية وإدارة بياناتك غير المهيكلة للحصول على رؤى يمكن استخدامها على الفور. يمكّنك برنامج التحليل القائم على التعلم الآلي من الغوص بعمق في البيانات الكبيرة غير المهيكلة لمراقبة الصورة الكبيرة أو إجراء دراسات دقيقة.
يقدم QuestionPro حلولًا لكل قضية وصناعة ، مما يجعله أكثر بكثير من مجرد برنامج مسح. للتعامل مع البيانات ، لدينا أيضًا أنظمة مثل مكتبة أبحاث InsightsHub الخاصة بنا.
تستخدم المؤسسات في جميع أنحاء العالم أنظمة وحلول إدارة المعرفة مثل InsightsHub لإدارة البيانات بشكل أفضل وتقليل الوقت المستغرق لاكتساب الرؤى وتعزيز استخدام البيانات التاريخية مع توفير التكاليف وتعزيز عائد الاستثمار. جرب QuestionPro الآن!
